uk
Feedback
Machine Learning

Machine Learning

Відкрити в Telegram

Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 365 підписників, посідаючи 3 329 місце в категорії Технології та додатки та 225 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 365 підписників.

За останніми даними від 11 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 393, а за останні 24 години на 17, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.74% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 924 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 702 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як distance, insidead, gpu, learning, degree.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

40 365
Підписники
+1724 години
+1237 днів
+39330 день
Архів дописів
📌 TDS Authors Can Now Edit Their Published Articles 🗂 Category: WRITING 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 3 min read One
📌 TDS Authors Can Now Edit Their Published Articles 🗂 Category: WRITING 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 3 min read One of our guiding principles as a publication is that authors’ work remains theirs. This…

📌 From Reactive to Predictive: Forecasting Network Congestion with Machine Learning and INT 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒
📌 From Reactive to Predictive: Forecasting Network Congestion with Machine Learning and INT 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 7 min read Learn how machine learning can predict network congestion before it happens

📌 Gain a Better Understanding of Computer Vision: Dynamic SOLO (SOLOv2) with TensorFlow 🗂 Category: COMPUTER VISION 🕒 Date
📌 Gain a Better Understanding of Computer Vision: Dynamic SOLO (SOLOv2) with TensorFlow 🗂 Category: COMPUTER VISION 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 16 min read A practical approach to instance segmentation using SOLOv2 and TensorFlow

📌 The Hidden Trap of Fixed and Random Effects 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 6 min read My le
📌 The Hidden Trap of Fixed and Random Effects 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 6 min read My lesson of how blindly over-controlling for noise can erase the effects you are measuring

📌 Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 2) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Re
📌 Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 2) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-18 | ⏱️ Read time: 19 min read Let’s observe the matter on the atomic level

📌 How to Create an LLM Judge That Aligns with Human Labels 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read
📌 How to Create an LLM Judge That Aligns with Human Labels 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 14 min read A hands-on guide to building and validating LLM evaluators

📌 Three Career Tips For Gen-Z Data Professionals 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 10 min read U
📌 Three Career Tips For Gen-Z Data Professionals 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 10 min read Unsolicited pieces of advice on navigating early career challenges

📌 Advanced Topic Modeling with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 12 min read A dee
📌 Advanced Topic Modeling with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 12 min read A deep dive into topic modeling by leveraging representation models and generative AI with BERTopic

📌 Hands‑On with Agents SDK: Your First API‑Calling Agent 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read
📌 Hands‑On with Agents SDK: Your First API‑Calling Agent 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 16 min read A practical, beginner‑friendly guide to building an AI weather assistant with Python, OpenAI Agents SDK,…

📌 I Analysed 25,000 Hotel Names and Found Four Surprising Truths 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read tim
📌 I Analysed 25,000 Hotel Names and Found Four Surprising Truths 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 10 min read Why are there so many hotels named after cities they are not in? Follow along…

📌 How To Significantly Enhance LLMs by Leveraging Context Engineering 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21
📌 How To Significantly Enhance LLMs by Leveraging Context Engineering 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-21 | ⏱️ Read time: 11 min read The benefits and practical aspects of context engineering for LLMs

📌 When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025
📌 When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 21 min read Can large language models learn to reason abstractly from just a few examples? In this…

📌 Understanding Matrices | Part 3: Matrix Transpose 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 13 min read Visual
📌 Understanding Matrices | Part 3: Matrix Transpose 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 13 min read Visualizing matrix transposition, to make sense of transpose-related formulas.

📌 What Optimization Terminologies for Linear Programming Really Mean 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read
📌 What Optimization Terminologies for Linear Programming Really Mean 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 11 min read Understanding the duality of optimization problem, primal to dual conversion, and the optimality conditions for…

📌 From Rules to Relationships: How Machines Are Learning to Understand Each Other 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 202
📌 From Rules to Relationships: How Machines Are Learning to Understand Each Other 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 6 min read Using knowledge graphs to handle the unexpected in semantic communication

📌 A Well-Designed Experiment Can Teach You More Than a Time Machine! 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read
📌 A Well-Designed Experiment Can Teach You More Than a Time Machine! 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 7 min read How experimentation is more powerful than knowing counterfactuals

📌 Things I Wish I Had Known Before Starting ML 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 9 min read
📌 Things I Wish I Had Known Before Starting ML 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 9 min read Part 1: Data, Sales Pitches, Bugs, and Breakthroughs

📌 NumPy API on a GPU? 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 17 min read It’s here already from Nvidia
📌 NumPy API on a GPU? 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-07-22 | ⏱️ Read time: 17 min read It’s here already from Nvidia and it’s called cuNumeric.

📌 Torchvista: Building an Interactive Pytorch Visualization Package for Notebooks 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Da
📌 Torchvista: Building an Interactive Pytorch Visualization Package for Notebooks 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-23 | ⏱️ Read time: 11 min read Building a tool to interactively visualize the forward pass of any Pytorch model from within…

📌 How Not to Mislead with Your Data-Driven Story 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-23 | ⏱️ Read time: 22 min read D
📌 How Not to Mislead with Your Data-Driven Story 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-23 | ⏱️ Read time: 22 min read Data storytelling can enlighten—but it can also deceive. When persuasive narratives meet biased framing, cherry-picked…